Question

此代码：

tips <- data.frame(
        gender = c("female", "male", "male")
        ,smoker = c("yes", "no", "no")
     )

tblFun <- function(x) {
    tbl <- table(x)
    res <- cbind(tbl, round(prop.table(tbl) * 100, 2))
    colnames(res) <- c('Count', 'Percentage')
    res
}

do.call(rbind, lapply(tips[1:2], tblFun))

产生此：

       Count Percentage
female     1      33.33
male       2      66.67
no         2      66.67
yes        1      33.33

太好了。但是，我想产生这个：

key_value_pair       Count Percentage
gender=female     1      33.33
gender=male       2      66.67
smoker=no         2      66.67
smoker=yes        1      33.33

请问有人那么友好并提出解决方案？谢谢！

Answer 1

我会使用tidyverse和一些数据操作：

library(tidyverse)

tips %>%
    gather(key_value, value) %>% # wide to long
    count(key_value, value) %>%
    group_by(key_value) %>%
    mutate(percentage = n / sum(n)) %>%
    unite(key_value_pair, key_value, value, sep = "=") # convert 2 cols into 1

#   key_value_pair     n percentage
#   <chr>          <int>      <dbl>
# 1 gender=female      1      0.333
# 2 gender=male        2      0.667
# 3 smoker=no          2      0.667
# 4 smoker=yes         1      0.333

Answer 2

一种方法是扩展您的tblFun函数以接受类别名称并将其添加到标签之前。

tblFun <- function(x, nm = character(0)) {
  tbl <- table(x)
  if (length(nm)) names(tbl) <- paste(nm[[1]], names(tbl), sep = "=")
  res <- cbind(tbl, round(prop.table(tbl) * 100, 2))
  colnames(res) <- c('Count', 'Percentage')
  res
}

不进行任何更改，其行为与以前相同：

do.call(rbind, lapply(tips[1:2], tblFun))
#        Count Percentage
# female     1      33.33
# male       2      66.67
# no         2      66.67
# yes        1      33.33

为了在每一列中传递每一列的名称，您需要使用lapply，Map的多参数版本：

do.call(rbind, Map(tblFun, tips[1:2], names(tips[1:2])))
#               Count Percentage
# gender=female     1      33.33
# gender=male       2      66.67
# smoker=no         2      66.67
# smoker=yes        1      33.33

一种替代方法是使用purrr::imap，它将对象及其名称（作为第二个参数）传递给函数：

do.call(rbind, purrr::imap(tips[1:2], tblFun))
#               Count Percentage
# gender=female     1      33.33
# gender=male       2      66.67
# smoker=no         2      66.67
# smoker=yes        1      33.33

我看到的一个优点是不需要同时包含tips[1:2]和names(tips[1:2])，尽管如果您尚未使用purrr或tidyverse-packages，则为此添加另一个软件包可能并不需要（特别是当Map与显式names()做相同的事情时）。

作为Map在做什么的简要说明：它将参数“压缩”在一起。

作为比较，lapply（和族）对其输入向量/列表的每个元素运行一次函数。因此lapply(1:3, myfunc)“展开”到

list(
  myfunc(1),
  myfunc(2),
  myfunc(3)
)

但是，如果您尝试提供多个向量，它就不会表现为一种“可能”的需求/思考：lapply(1:3, myfunc, 11:13)会展开为：

list(
  myfunc(1, 11:13),
  myfunc(2, 11:13),
  myfunc(3, 11:13)
)

Map对任意数量的引导程序/列表执行此操作，因此Map(myfunc, 1:3, 11:13, 21:23, 99)展开至

list(
  myfunc(1, 11, 21, 99),
  myfunc(2, 12, 22, 99),
  myfunc(3, 13, 23, 99)
)

（请注意如何循环使用长度为一的向量。尽管它确实对长度在1到最长向量之间的长度进行了循环，但是除非您严格控制较短的向量应该相乘的事实，否则我不建议您依赖它到最长的长度，没有余数。）

在这种情况下，

myfunc必须接受（至少）三个参数。 lapply和Map之间的两个显着区别：

lapply将数据放在第一位，将功能放在第二位；由于Map接受一个或多个向量/列表，因此将函数放在第一位，将一个或多个数据放在第二个+;
Map将循环使用一个奇异的list参数，因此Map(myfunc, 1:3, list(11:13)会展开到list(myfunc(1, 11:13), myfunc(2, 11:13), myfunc(3, 11:13))，从表面上看，它与lapply(1:3, myfunc, 11:13)非常相似，但很方便当您有两个以上的输入向量时。
因为它并不关心有多少个向量/列表，所以可以使用Map向do.call发送任意/未知长度的向量/列表，如下所示：
```
l <- list(1:3, 11:13, 21:21)
do.call("Map", c(f = myfunc, l))
```
（只要myfunc可以通过...机制接受任意数量的参数）。 Map的第一个也是唯一的命名参数是函数的f=。不需要在这里命名，但我想澄清。
就像lapply具有可选的简化版本sapply，Map具有可选的简化版本mapply。我倾向于偏向于露骨-没有比期望的矢量输出更令人沮丧的了，但是一个输入导致输出为list ...

计算水平百分比-添加列名

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